人工智能知识点.

1.为什么要研究人工智能：1.现有计算机系统的局限性；
2.人类只能的局限性；
3.信息化社会的迫切要求。

2.传统程序和人工智能的区别：1处理对象2求解问题3求解模式4应用范围
3.人工智能求解问题的方法：试探式搜索，启发式的不精确的模糊的甚至允许出现错误的推理方法。

4.表处理语言LIST
5.#规则3：$1$2$3→$1$2$2$3规则4：$1$2$2$3→$1$2$3利用规则3、4将ABCBABC变为ABC 解：AB CBABC——A BABC BABC ——AB AB C——ABC
6.完成某问题的状态描述，须确定三件事：1该状态描述的方式，铁别是初始状态的描述2算符集合机器对状态描述的作用3目标状态描述的特性
7.合适公式（WEF）通过使用连词~（非）、∧(与)、∨（或）、→（蕴含）、以及任意一个、
8.存在一个等将原子谓词公式按一定的语法格式连接而成的式子。

9.#例：每个有理数都是实数有些实数是有理数并非每个实数都是有理数
解：令原子谓词公式P(x)表示x是有理数Q(x)表示x是实数
(任意一个x)[P(x)→Q(x)] (存在一个x)[P(x)→Q(x)] ((任意一个x)[Q(x)→~P(x)])
等价于(存在一个x)[Q(x)→~P(x)]
10.#例：每一个人的外祖父都是他母亲的父亲令P(x)表示x是人O(x,y)表示x是y的外祖父F(x,y)表示x是y的父亲M(x,y)表示x是y的母亲将原句转化为：每一个人y 的外祖父x都是该y的母亲z的父亲。

(任意一个x)(任意一个y)(P(x)P(y)O(x,y))→(存在一个x)(P(z)∧F(x,z)∧M(z,y))
11.#例题：All blocks on top of blocks that have been moved or that are attached to block that have been moved also have been moved.
可表示为：(任意一个x)(任意一个y){{BLOCK(x)∧BLOCK(y)∧[ONTOP(x,y)∨ATTACHED(x,y)]∧MOVED(y)}→MOVED(x)}
13.归结反演规则：1否定L，得到~L；2把~L添加到S中去；3把新产生的集合｛~L，S｝化成子句集；4应用归结原理，力图推导出一个表示矛盾的空字句。

15.状态：是表示问题解法中每一步问题状况的数据结构
16.算法：则是把问题从一种状态变换为另一种状态的手段
17.状态空间：是从初始状态出发所能达到的状态集合
18.宽度优先搜索：如果搜索是以接近起始节点的成都一次扩展节点的，就叫做**，这种搜索是逐层进行的。

19.深度优先搜索：如果搜索时首先扩展最新产生的节点，则成为深度优先搜索。

20.三类节点：1未生成节点—咱不放入计算机储存2已生成但尚未扩展节点—实现时放入一个OPEN表中3已扩展节点—实现时放入一个CLOSED表中
21.图搜索一般过程：（1）建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个叫做OPEN 的为扩展节点表中。

（2）建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，其初始为空表。

（3）LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。

（4）选择OPEN表上的第一个节点，把他从OPEN表移出并放进CLOSED表中。

称此节点位n.(5)若n为以目标节点，则有解并成功退出，此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的（指针将在第（7）步中设置）。

（6）扩展节点n，同时生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。

把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。

（7）对那些未曾在G中出现过的（既未曾在OPEN表上，也未在CLOSED 表上出现过的）M成员设置一个通向n的指针。

把M的这些成员加进OPEN表。

对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。

对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。

（8）按某一任意方向或按某个试探值，重排OPEN表。

（9）GO LOOP。

22.有序搜索：又称为最佳优先搜索，他总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。

估价函数f是这样确定的：一个节点的希望程度越大，其f值就越小。

23.A*算法：令估价函数f在任意节点上其函数值f（n）能估算出，从节点S到节点n的最小代价路径的代价与从节点n到某一节点的最小代价路径的代价之总和，也就是说，f(n)是约束通过节点n的一条最小代价路径的代价的一个估计。

24.子句的求取消解过程：（1）消去蕴含符号（2）减少否定符号的辖域（3）对变量标准化（4）消去存在量词（5）化为前束形（6）把母式化为合取范式（7）消去全称量词（8）消去连词符号∧（9）更换变量名称。

25.问题的状态空间是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包括三种说明集合，即所有可能的问题初试状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。

因此，可把状态空间记为（S,F,G）。

26.问题归约可由下列3部分组成：（1）一个厨师问题的描述（2）一套把问题变换为子问题的操作符（3）一套本原问题描述
27.与或图表示能够方便的用一个类似于图的结构来表示把问题归约为猴急问题的替换集合，画出归约问题图。

28.消解反演：给出一个公式集S和目标公式L，通过反正或反演来求证目标工商L，其证明步骤如下：（1）否定L，得~L；（2）把~L添加到S中去；（3）把新产生的集合｛~L，S｝化成子句集。

（4）应用消解原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句。

29.什么是专家系统：基于知识的专家系统，简称专家系统，是人工智能的一个重要分支。

专家系统的能力来自他所拥有的专家只是，知识的表示和推理的方法则提供了应用的机理。

这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的。

即：知识+推理=系统而软件的结构是：数据+算法=程序。

30.专家系统具有的特点：（1）启发性：专家系统能运用专家的知识和经验进行推理、判断、和决策。

（2）透明性：专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，一边用户了解推理的过程，提高对专家系统的信赖感。

（3）灵活性：专家系统能不断的增长知识，修改原有知识，不断更新。

30.专家系统解题程序三要素：描述问题状态的综合数据库或全局数据库，存放启发式经验知识的知识库，对知识库中的知识进行推理的推理机。

31.知识库是问题求解知识的集合，含有显式的表示的各种知识块，包括基本事实规则和其他有关信息。

32.全局数据库是反映当前问题求解状态的集合，用于临时存放求解问题所需的各种初始数据或证据，以及求解期间由专家系产生的各种中间信息，有时还包括中间假设或中间结论之间的“链”关系等。

33.推理机主要有调度程序与即使程序组成，是实施问题求解的核心执行机构。

34.建造专家系统的过程：1.知识获取2.知识表达方式的选择3.专家系统的建立（1）知识库的初步设计（2）原型开发：只是苦中进放入具有代表性知识；推理机部分，对实验来说足够简单的子任务及推理过程（3）知识库的改进与推广。

35.一种好的知识表达方法，应该具有如下特征：（1）充分表达：有能力表达有关俚语中各种所需知识。

（2）充分推理：有能力以下述方法来管理知识表达结构：相应于从旧知识推理出的新知识能导出新的结构。

（3）有效推理：有能力把附加的信息结合到结构中去，而这些附加的信息可用于把推理机的重点放到最有希望的方向上去。

（4）有效的获取知识：有能力很方便的获取新的知识。

最简单的方法是由人把新的知识输入到数据库中去。

理想的情况是程序本身有能力控制知识获取。